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1.
无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer, SWIPT)技术提高了频谱的利用率,同时可实现传统网络的节能减排,为网络提供了更智能的自治能力、更广泛的覆盖范围、更高度集成的系统能力等美好前景。针对这一新的研究领域,本文从资源优化分配和安全传输的角度,对SWIPT与5G新兴通信技术集成的现有相关研究进行总结回顾,并对进一步提高SWIPT系统性能的几个可能研究方向进行分析与讨论,旨在为无线携能通信网络研究发展提供参考。 相似文献
2.
3.
2015年习总书记做出"公厕革命"的重要批示以来,"公厕革命"所取得的成就有目共睹.而随着物联网、信息技术的发展,"公厕革命"的意义内涵也有着深刻的变化.本研究以重庆市主城区公厕为例,通过问卷调查法提取了8个影响公厕满意度的主要因素.采用解释结构了模型方法构建影响公厕满意度的结构模型.根据结构模型对各因素进行了解释和分析,得出了各因素之间的联系.以提高满意度为目的,从保洁质量、环境质量、维修响应速度、设施维修质量、公共物资充足5个方面构建了"智慧公厕",运用"互联网+"思维赋予公厕智慧元素,从而让公厕更具魅力,更从容地融入到现代化服务当中来. 相似文献
4.
5.
智慧协同网络研究进展 总被引:1,自引:1,他引:0
随着用户数量的不断增多和业务规模的不断扩大,现有互联网的原始设计理念暴露出诸多弊端,导致其很难从根本上解决安全性、移动性、可扩展性等问题.因此,要创建全新的网络体系架构才能从根本上解决上述问题.通过对未来互联网架构发展趋势的全面分析与对比,发现导致传统互联网诸多弊端的原始根源在于其“三重绑定”、“横紧纵松”的特性.为了综合有效地解决这些特性带来的弊端,提出了以“三层”、“两域”为特征的智慧协同网络体系架构(smart collaborative identifier networks,SINET).详细地介绍了SINET的体系模型与基本原理,总结了近几年取得的学术成果,介绍了SINET在高铁通信、工业无线传感网络中的应用场景及效果.理论研究和行业应用都表明,SINET能够很好地解决路由可扩展性、移动性、安全性、可靠性方面的问题. 相似文献
6.
基于中国各省份的面板数据,在测度各地区科技人力资源和科技财力资源错配指数的基础上,构建面板固定效应模型和动态面板模型,实证考察了互联网发展对中国科技资源错配的影响.结果显示:在考察期内,科技资源错配存在显著的路径依赖性,过去的科技资源错配会影响到当期的科技资源配置水平,东部地区的科技资源错配情况较轻,中西部和东北部地区科技资源错配情况较为严重.互联网的发展能显著改善东部地区的科技资源错配情况,而在科技基础相对薄弱的地区中的改善效果却不明显. 相似文献
7.
大数据存储过程面临着与日俱增的各种威胁,而传统数据存储算法难以有效应对这些新型威胁。以量子力学和量子遗传的关系为基础,构建量子辐射与量子遗传迭代的、双向可逆过程的数学函数和计算机程序,为流数据的大规模量子安全存储构建软件基础环境。在量子力学和量子遗传的映射关系下,将量子染色体的定义和交互作用通过量子比特和量子旋转门的计算实现,将量子染色体的交互通过量子引力作用和量子斥力作用的交互实现,将量子染色体动态过程的主要衡量指标通过引力和斥力的叠加态来计算产生。用量子引力和斥力来引导流数据的动态存储寻址、出入栈过程与路径,进而将大数据存储过程双向映射为量子辐射场和量子空间域问题,得到安全存储路径与存储地址。 相似文献
8.
传统路由算法只采用指定节点或路径实现数据转发,设定阈值的减少使簇头数量降低,能耗急剧升高,导致能量的非均衡消耗。为此,将一种新的路由算法应用于均衡物联网传感器节点能耗分析中。对传感器节点能耗进行研究,求出节点剩余能量。通过阈值得到本块候选簇头集合,把剩余能量较其他节点多,或者和本块中心之间距离较短的节点看作簇头节点。建立路由选择计算公式,按照前向路由节点剩余能量获取数据发送过程中簇间多跳路由。面向能耗均衡对路由进行更新,把传感器节点剩余能量划分成10个能量等级,按照网格能量等级确定等待时间,完成对簇首节点的更新处理,以保证节点能耗均衡性。实验结果表明,所提路由算法簇首节点选择合理,将其应用于均衡物联网传感器节点能耗的分析中,节点能耗较其他算法更加均衡性。 相似文献
9.
针对目前车载网络的信息安全问题,在控制器局域网(CAN)总线异常检测方法的基础上,提出一种基于随机森林模型的CAN总线报文异常检测方法.首先用采集的大量正常和异常报文数据构造随机森林模型,并进行一系列的参数调整;然后将待检测的CAN总线报文输入到对应ID的随机森林模型中;最后通过模型完成报文正常或异常的分类.仿真实验结果表明,该模型能有效检测出总线上的异常数据,提升了汽车运行的安全性. 相似文献
10.
针对物联网流量预测困难的问题,提出了一种基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型.该模型首先根据物联网流量传输波动影响链路变化等因果关系,深入刻画物联网流量局部特征,并利用薛定谔方程优化识别模型,同时结合贝叶斯拟合因果关系联合岭回归方法建立预测模型.最后,通过仿真实验研究了该模型与其他方法之间的性能状况,结果表明该模型在平均队列、阻塞率和延迟率等方面具有较大优势. 相似文献